WEKO3
アイテム
懸垂マシンを用いた筋トレにおけるデバイスフリー種目推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213393
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2133936b5a36e2-9632-4f54-b942-274fa8cedc47
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DPSWS2021040.pdf (3.6 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2021-10-18 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 懸垂マシンを用いた筋トレにおけるデバイスフリー種目推定 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 行動認識，トレーニング支援システム，健康増進，IoT，センサ情報処理 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 九州大学システム情報科学府情報理工学専攻 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 九州大学大学院システム情報科学研究院 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 九州大学大学院システム情報科学研究院 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Kyushu University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Kyushu University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Kyushu University | ||||||||||||
| 著者名 |
難波, 洸也
× 難波, 洸也
× 中村, 優吾
× 荒川, 豊
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 本論文では，家庭内での効果的な筋トレとして懸垂マシンに着目し，習慣化を促すための運動記録システムを提案する．提案システムは，懸垂マシン本体に加速度センサを内蔵し，その揺れ具合からトレーニング種目を自動判定する．今回，加速度センサを 3 箇所に装着した懸垂マシンを開発し，8 名の被験者に協力してもらい，評価実験を行った結果を報告する．評価実験では，各被験者にぶら下がり，懸垂，レッグレイズ，腕立て伏せの 4 種目を行ってもらい，その際に得られた時系列加速度データに機械学習を適用することで，種目判定モデルを構築する．その結果，上部に装着した加速度センサによる判定精度が高いこと，機械学習アルゴリズムの中でも Logistic RegressionがLeave One Person Out（LOPO）において，正解率：0.776，F 値：0.775 と高い精度となることを明らかにした． | |||||||||||
| 書誌情報 |
第29回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集 p. 252-256, 発行日 2021-10-18 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
